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一体化开发
团队介绍
SwiftDeliver:物理-数据双驱动的纳米载体设计及优化
基于强化学习以及物理-数据双驱动模型,在病灶微环境下进行纳米载体设计及优化
设计参数配置
Version 1.0.0
病人基本信息
年龄
患者年龄,影响药物代谢和剂量计算
体重 (kg)
患者体重,用于计算药物剂量
正常细胞浓度
正常细胞在体内的浓度水平
肿瘤细胞浓度
肿瘤细胞在体内的浓度水平
免疫细胞浓度
免疫细胞在体内的浓度水平
是否怀孕
怀孕状态影响药物选择和剂量
否
是
药物选择
选择化疗药物或输入自定义SMILES结构
请选择药物
紫杉醇 (Paclitaxel)
顺铂 (Cisplatin)
阿霉素 (Doxorubicin)
5-氟尿嘧啶 (5-FU)
自定义SMILES
分子结构
输入自定义的分子SMILES结构
训练模式
选择训练强度
选择强化学习训练强度和计算时间
极速模式
~30秒 | 5 episodes, 30天
快速模式
~2分钟 | 15 episodes, 80天
标准模式
~5分钟 | 25 episodes, 100天
完整模式
~10分钟 | 80 episodes, 120天
优化模式
选择遗传算法优化强度
快速训练
~2分钟 | 5 episodes, 40天
标准训练
~5分钟 | 10 episodes, 60天
彻底训练
~20分钟 | 50 episodes, 100天
开始设计
清除结果
测试图表
设计结果
刷新
等待设计任务
设计过程完成后,结果将显示在此区域
设计进度
初始化
RL训练
GA优化
结果生成
0%
准备中...
0:00
系统初始化完成,准备开始设计...
系统初始化完成,准备开始设计...
设计结果
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状态:
提交中
已处理:
0
/
0
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